집에 있는 여러 잉여 저사양 컴퓨터를 합쳐서 하나의 고성능 컴퓨터처럼 사용 할 수는 없을까?

현재 여러 사양이 다른 컴퓨터(이기종 시스템)를 하나의 컴퓨터처럼 묶어서 사용하는 시스템은 몇 가지 존재하지만, 완전히 단일 시스템처럼 동작하는 기술은 아직 실용화되지 않았습니다.

주된 이유는 대역폭(Bandwidth) 한계, 레이턴시(Latency), 데이터 일관성(Consistency) 유지의 어려움 때문입니다. 하지만 일부 기술은 부분적으로 이 개념을 실현하고 있습니다.

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1. 기존의 관련 기술과 한계점

① 클러스터 컴퓨팅 (Cluster Computing)

✔ 여러 개의 물리 서버를 네트워크로 연결하여 병렬 연산을 수행하는 방식
✔ 대표적인 예: HPC(고성능 컴퓨팅), 슈퍼컴퓨터, Beowulf 클러스터

🚫 단점
✖ 클러스터의 각 노드는 독립적인 OS를 실행하며, 하나의 단일 OS처럼 동작하지 않음
✖ 대량의 데이터를 공유할 때 네트워크 병목 현상이 발생함

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② 분산 컴퓨팅 (Distributed Computing)

✔ 여러 개의 컴퓨터가 각각 분할된 작업을 수행하고 결과를 공유하는 방식
✔ 대표적인 예: Google의 데이터 센터, Apache Hadoop, Kubernetes

🚫 단점
✖ 모든 노드가 동일한 메모리 공간을 공유하지 않음
✖ 프로그래밍 모델이 복잡하고 응용 프로그램이 이를 지원해야 함

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③ NUMA (Non-Uniform Memory Access) 아키텍처

✔ 여러 개의 CPU가 개별적인 메모리 뱅크를 가지고 있고, 공유 메모리를 통해 데이터 교환
✔ 대표적인 예: AMD EPYC, Intel Xeon Scalable 프로세서

🚫 단점
✖ NUMA는 같은 메인보드 안에서만 동작하며, 여러 개의 독립적인 컴퓨터를 하나로 합칠 수는 없음

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④ PCIe 기반의 컴퓨팅 확장 기술

✔ 여러 개의 GPU, FPGA, 기타 가속기를 하나의 시스템처럼 묶어서 사용하는 방식
✔ 대표적인 예: NVIDIA NVLink, AMD Infinity Fabric, CXL (Compute Express Link)

🚫 단점
✖ 특정 하드웨어 간의 연결에 최적화되어 있어 범용성이 부족함
✖ CPU, RAM 등을 포함한 완전한 컴퓨팅 자원 공유는 불가능

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⑤ 클라우드 기반의 유사 기술

✔ 클라우드 환경에서 여러 개의 가상 머신을 묶어 하나의 큰 인스턴스로 활용하는 기술
✔ 대표적인 예: AWS EC2 Cluster, Azure HPC, Google Cloud TPU Pod

🚫 단점
✖ 물리적으로 분리된 시스템을 완전히 하나의 OS로 묶지는 못함
✖ 네트워크 레이턴시로 인해 실시간 연산 성능이 낮음

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2. 실용적인 해결책이 있을까?

현재 기술로는 여러 개의 물리적으로 분리된 컴퓨터를 완전히 하나의 단일 컴퓨터처럼 사용하는 것이 어렵지만, 다음과 같은 방법이 있습니다.

① 초고속 네트워크 기반 슈퍼컴퓨터 (Infiniband & NVMe-over-Fabric)

✔ 초저지연(μs 단위) 네트워크를 사용하여 여러 개의 노드를 연결
✔ NVMe-over-Fabric 기술을 사용하면 원격 스토리지를 로컬처럼 사용 가능
✔ 대표적인 예: Cray Supercomputer, IBM Blue Gene, Fugaku

🚫 문제점
✖ 전용 하드웨어가 필요하며, 일반적인 데스크톱 환경에서는 불가능

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② CXL (Compute Express Link) 및 UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express)

✔ PCIe 기반의 차세대 인터커넥트 기술로, 여러 개의 독립적인 칩(또는 서버)을 하나로 묶을 가능성이 있음
✔ CPU, RAM, GPU 등의 자원을 공유하는 "메모리 풀링 (Memory Pooling)" 개념 적용 가능

🚫 문제점
✖ 현재는 개별 CPU 내에서의 확장에 집중되어 있으며, 여러 대의 서버를 하나로 묶는 기술로는 완전하지 않음

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③ Software-Defined Supercomputer (소프트웨어 정의 슈퍼컴퓨터)

✔ 여러 개의 서버를 하나의 논리적인 단일 머신처럼 동작하도록 하는 소프트웨어 기반 접근 방식
✔ 대표적인 예: ScaleMP vSMP, TidalScale

🚫 문제점
✖ 특정한 워크로드에 최적화되어 있고, 일반적인 사용에는 적용하기 어려움

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3. 결론 – 현실적인 대안은?

✅ 현재까지 여러 개의 일반 PC를 하나의 단일 컴퓨터처럼 완전히 합쳐서 사용할 수 있는 실용적인 기술은 없음.
✅ 다만, 초고속 네트워크와 인터커넥트 기술이 발전하면 장기적으로 가능성이 있음.
✅ 실용적인 대안으로는 클러스터 컴퓨팅, NUMA 시스템, CXL 기반의 메모리 풀링 기술이 있음.

➡ 결론적으로, 이론적으로는 가능하지만 네트워크 레이턴시와 데이터 일관성 문제로 인해 아직 현실적인 솔루션은 없음.